Geri Dön

An integer programming model for designing causal networks

Nedensel ağların tasarımı için bir tamsayılı programlama modeli

  1. Tez No: 898338
  2. Yazar: ALİ İLHAN HALİLOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OYA KARAŞAN, DOÇ. DR. ÖZLEM KARSU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Nedensel keşif ağlarının tasarımı için yeni bir karma tamsayılı programlama formülasyonu öneriyoruz. Model, verilen bir veri kümesindeki özellikler arasındaki istatistiksel bağımlılık ilişkilerini belirten bir dizi kuralı, yani d-bağlantı ve d-ayrım ilişkilerini alır ve minimum (ağırlıklı) ihlal ile bir nedensel ağ oluşturmayı amaçlar. Geri bildirim döngülerine ve örtük karıştırıcılara izin vererek, formülasyonumuz literatürdeki mevcut yaklaşımların çoğundan ayrılmaktadır. Modelimiz denetimsiz bir makine öğrenme modeli olarak çalışabilse de, karar vericinin bilinen nedensel ilişkileri girmesine olanak tanıyan gerekli esnekliğe sahiptir. Modelimizin performansı, çeşitli sentetik veri setleriyle test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

We propose a novel mixed integer programming formulation for the design of causal discovery networks. The model takes a set of rules that indicate statistical dependency relations between features of a given dataset, the so-called d-connection and d-separation relations, and aims to fit a casual network with minimum (weighted) violations. Allowing feedback cycles and latent confounders, our formulation stands out from most of the existing attempts in the literature. Although our model can work as an unsupervised machine learning model, it possesses the necessary flexibility for the decision-maker to enter known causal relations. The performance of our model is tested with several synthetic datasets.

Benzer Tezler

  1. Okunabilir kopyalama algoritmalı DSM sisteminin gerçeklenmesi

    Başlık çevirisi yok

    ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN

  2. Hücresel imalatın başlangıç aşamaları için uzman sistem yaklaşımı

    An Expert systems approach to the early stages of cellular manufacturing systems design

    UFUK CEBECİ

  3. Reverse logistics network design with uncertainty

    Ters lojistik ağ tasarımı bilersizlik ile

    MOHAMMED F.N ALAMASSİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELİN SONER KARA

  4. İlaç sektöründe satış bölgesi tasarımı ve eczane ziyaret optimizasyonu

    Designing sales territories and pharmacy visit optimization in pharmaceuticals sector

    MEHMET KULU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER DÖYEN

  5. A location-routing problem for waste oil collection

    Atık yağ toplamak için yer-rotalama problemi

    FAHRİYE KARABAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU BALÇIK KOYUNCU